本研究分析了福岛核事故后日本公众对核能的态度，利用3000多个YouTube视频进行话题建模和情感分析，揭示了公众在社交媒体上对核能的主要讨论话题及情感倾向，为核能行业的沟通和可持续发展提供了新视角。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在调查中的应用，包括缺失数据插补和预测。研究表明，LLMs在个体偏好预测中表现良好，但在整体偏好预测和零-shot任务中存在局限。模型在捕捉公众态度变化方面具有潜力，但也显示出政治偏见和对特定群体观点的低估，强调了对LLMs的评估和偏差处理的重要性。

本文分析了Twitter数据，研究公众对COVID-19疫苗的态度变化。结果显示，疫苗接种推广后，负面情绪逐渐降低，但疫苗安全性和政策问题仍需关注。社交媒体上的反疫苗信息与虚假信息相关，情感分析表明接种率提高与用户情绪积极变化密切相关。